9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。.../document/api/670/37736 SDK 接入参考：https://cloud.tencent.com/document/product/670/31061#SDK 【产品能力】 1-多脸.../选脸融合 支持多脸、选脸融合，最多支持指定融合3张人脸，可应用在全家福、与明星合照等多人场景，增加活动的互动趣味性。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换脸类小程序、APP 为文娱、美妆、换脸等小程序、APP提供单脸、多脸融合功能，间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包，享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单脸/多脸融合产品，扫码即可体验。
包括多模态表示学习Multimodal Representation，模态转化Translation，对齐Alignment，多模态融合Multimodal Fusion，协同学习Co-learning...多模态融合Multimodal Fusion也称多源信息融合(Multi-source Information Fusion)，多传感器融合(Multi-sensor Fusion)。...多模态融合是指综合来自两个或多个模态的信息以进行预测的过程。...2.多模态信息融合，是对单模态决策的结果进行加权求和： 其中， 为每个单模态下多分类器融合的预测概率， 为分配给该模态的权重。...2.3多模态融合下长时程肺部病灶良恶性预测 针对同一病人从早期到确诊的 CT 影像，分别提取肺结节图像的传统特征与深度特征（双模态），利用一个两层神经网络进行相关性融合；然后选取不同时期的肺结节多模态特征融合向量
一.对数据的输入 A、如何获取你的点云数据（使用什么设备，查找相应设备的介绍，设备的精度、稳定度、抗噪能力、数据的可视深度范围等，采用无标记点融合，或标记点融合；要考虑多帧数据之间的旋转角度）； B、如何将你的数据对象从环境中分割出来...（识别分割、手动分割CC），深度学习若能做分割，并且针对特定对象的效果还行的话，再结合PCL做多帧数据的融合，是一个创新点（前提是提高效率）； C、对数据的输入输出要掌握，一般程序都是一样的，复制粘贴即可...二、对数据的预处理（融合肯定至少两帧数据） A、数据是否有噪声：根据噪声的类别，选择合适的算法进行去除（直通滤波、条件滤波、统计滤波、双边滤波等等）； B、数据是否需要下采样：体素栅格滤波（参数的设置，...根据自己的目的，参考北航出的国内唯一一本PCL的书，同时兼顾PCL官网的更新内容）； B、精配准执行前的准备：是否建立空间拓扑关系（一般需要建立，加快计算速度）； C、是否需要剔除错误点对（一般需要剔除，提高融合精度...书以及官网都可查阅）； D、执行计算，并输出精配准融合点云对象，输出精配R和T，输出精配时间，并可视化（保存或可视化都行）。
对于无人驾驶系统而言，多传感器已经是默认配置 一个简单的感知反馈模型其实只有两步：状态预测与测量更新 在多传感器条件下，各传感器之间想要同步反馈速度其实并无必要。
文章目录 多模态技术基础 1，多模态融合架构（神经网络模型的基本结构形式） 1.1联合架构 1.2协同架构 1.3编解码架构（自监督） 2，多模态融合方法 2.1早期融合 2.2 晚期融合 2.3混合融合...3，模态对齐方法 3.1显式对齐方法 3.2隐式对齐方法 4，开放数据与资源 多模态深度学习综述：网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1：多模态摘要...1，多模态融合架构（神经网络模型的基本结构形式） 多模态融合的主要目标是缩小模态间的异质性差异，同时保持各模态特定语义的完整性，并在深度学习模型中取得最优的性能。...2，多模态融合方法 将多模态融合方法分为两大类：模型无关的方法和基于模型的方法，前者不直接依赖于特定的深度学习方法，后者利用深度学习模型显式地解决多模态融合问题，例如基于核的方法、图像模型方法和神经网络方法等...4，开放数据与资源 多模态深度学习综述：网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1：多模态摘要（综合多模态信息生成内容摘要） 多模态摘要（Multi-modal
利矛：高保真度换脸工具FaceShifter ? 这个新工具采用两层框架结构。...过去换脸应用的主要困难在于提取面部特征，然后将两张图的特征和属性组合在一张图中，最近基于GAN的工作取得了明显进步，但仍然在合成高精度、真实图像结果上面临挑战。...研究人员提出了一个新的两部分架构，称为FaceShifter，可以实现高精度和遮挡条件下的换脸。第一部分通过充分，自适应对目标属性进行挖掘和集成，生成高清换脸图片。...在新面部图像上进行的大量实验表明，与其他方法相比，本文模型生成的换脸图片结果不仅在感观上更真实、更具吸引力，而且还保留了原图像更多的特征。 ? 第一阶段的AEI-Net结构。...与现有其他换脸模型的性能效果对比 坚盾：面部假图像检测工具Face X-ray ? 典型的换脸合成方法包括三个阶段：1）检测面部区域；2）合成期望的目标面部 3）将目标面部融合到原始图像中。
Tips: 代码可以配合自动驾驶定位算法(十五)-基于多传感器融合的状态估计(Multi-Sensors Fusion)进行阅读。...推荐阅读 自动驾驶定位算法(十五)-基于多传感器融合的状态估计(Multi-Sensors Fusion) 自动驾驶定位算法(十四)-递归贝叶斯滤波 自动驾驶定位算法(十三)-粒子滤波(Particle
58同城 架构师 编辑整理：陈佳琪、李元 内容来源：DataFunTalk 导读：58同城作为分类信息网站，服务覆盖多个领域，如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等，不同的业务有不同的特点，这使得多业务融合推荐成为一大挑战...多业务：首页的访问量较大(千万级别pv)，如何把流量分配给不同的业务就很关键。 推荐感知：虽然用户的目标单一，但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。...兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战：强兴趣下的多业务融合。 常见的推荐系统，如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系，然后通过适当的算法进行匹配。...业务流量分配策略 这个优化主要针对第二个挑战：多业务之间的流量均衡 实际业务需求： 由于58首页信息流是多品类混合推荐的场景，推荐的结果既要满足用户个性化需求，又要满足在整体上各业务的占比与58实际业务流量比例相符合...目前负责 APP 首页业务信息流推荐，致力于通过融合多业务、多策略推荐系统的迭代升级，支持流量分发，优化连接效率，提升用户体验。 今天的分享就到这里，谢谢大家。
support_redirect=0&mmversion=false 附1、非常欣赏本论文的表达形式：把传感器与具体的应用场景糅合起来，通过视频的方式，让大众能够直观了解到该传感器的价值~ 附2、认同多源信息融合是传感器发展的方向
多源融合SLAM：现状与挑战 简介：协同定位与建图（SLAM），相信大家对这个概念应该都很陌生，但在机器人身上，这可是一项重要的技术。
与录播完全不同，直播的过程中，会有非常多的变数，也许会有节目时间的拉长，也许会有主持人的即兴发挥，也许后台还会有一些突发的数据处理。...由于直播信号通常比现场信号晚一分钟，当前面主持人在说三二一秒杀开始后，后台其实只有一分钟的准备时间。...每一次秒杀开始或红包开始时，监控大屏中的几条线就会随着参与人数和互动次数的增加呈现断崖式的波动。...这些代表着业务指标的线被他们称作 “心电图”，而在直播中某些高人气明星出场时，这个波动甚至会比其他时段高 2-4 倍多。...未来规划 汽车之家的数据库团队在本次 818 大促中，也总结出了非常多的最佳实践： 如同城三中心五副本架构，机房之间延迟应当尽量小，最好控制在 2ms 以内； OLTP 的业务，通常压测瓶颈在于 TiKV
情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个多模态融合的问题。...提出一种多模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。...实验结果表明,融合表情和语音的情感识别算法在识别样本中的高兴、悲伤、愤怒、厌恶等情感状态时具有较高的准确率。...提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。
但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...常见的多模型融合算法 达观数据的众多实践发现，多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...通过模型进行融合往往效果最好，但实现代价和计算开销也比较大。 达观的多级融合技术 在达观数据（http://datagrand.com）的实践中，采用的多级融合架构如下： ?...往往容易犯的错误是基础算法用的一些词典使用了全部的数据，这会使得融合算法效果大打折扣，因为相当于基础算法已经提前获知了融合算法的测试数据 3）基础算法的区分度越好，融合算法的效果越好，比较不容易出现过拟合
多模型融合推荐算法在达观数据的运用 研发背景 互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。...但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...常见的多模型融合算法 达观数据的众多实践发现，多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...通过模型进行融合往往效果最好，但实现代价和计算开销也比较大。 达观的多级融合技术 在达观数据（http://datagrand.com）的实践中，采用的多级融合架构如下： ?
多模交互融合是普适计算和自然交互中最重要的组成部分。笔者认为，实现完整的多模交互融合需要分成四个阶段，分别为独立工作阶段、初步融合阶段、语义理解阶段和任务自适应阶段。...02 初步融合阶段 多模交互初步融合的关键是找到相同参照物，以参照物为中心实现多个模态之间的信息互通。只要实现多模态的焦点对齐，以及多模态之间的状态管理，就能初步实现多模态融合。...多模交互融合和跨设备/跨任务交互是密切相关的。本质上来讲，多模交互融合是从人的角度管理交互的焦点和状态，跨设备/任务交互是从机器的角度管理交互的焦点和状态，所以它们是息息相关的。...由于肢体动作识别、手势识别、表情识别仍处于早期阶段，在初步融合阶段商业产品是不会把它们考虑进去的，所以多模交互融合在此阶段更多是基于触控和语言的GUI和VUI融合。...肢体动作、手势和表情的语义理解缺失会让多模交互融合缺失了很多可用信息，这是多模交互融合的最大瓶颈之一，也导致了当前多模交互融合只能在GUI和VUI上研究语义的融合和理解。 ?
今天我这篇文章，就来谈一谈“多摄融合”技术，这是除双摄虚化、光学变焦之外，另外一个我很感兴趣的领域。 在真正讲技术前，请允许我回顾一下历史。...流派1遵循严谨的多视角几何的方法，认为拍摄同一个目标时，图像和空间物体之间满足对极几何约束的关系，我在文章双摄虚化中也提到了这一点。...融合策略和图像图像融合 当对齐了图像后，就可以对图像进行融合了。在文章11. 图像合成与图像融合中，我介绍了各种各样图像融合的算法。...下面是这个模块给出的融合权重示意图，可以看到图像的不同区域权重是明显不同的 最后展示几个场景的融合结果和融合前的对比： 全图对比： 局部细节： 全图对比： 局部细节： 目前这么一套多摄融合算法...而当计算摄影技术加持的多摄融合能够得到大家的认可时，工程师们也是最开心的！ 这篇写作过程中，获得了好些同事的帮助，在此表示感谢。再次感谢美女模特素颜出镜！
，发现组合满足行业中性的约束： 同时也满足风格中性的约束： 如果我们想使得组合在行业和风格因子上的风险敞口较基准而言有所暴露，我们直接修改约束条件就行，比如我们想在价值因子（Value）上多暴露
多模型加权融合是一个常见的提升机器学习效果的方案。 但是各个模型的权重如何确定呢？...由于optuna是一个强大的不可微问题调优工具，我们可以使用它来寻找模型融合的权重，直接对auc,acc等不可微的评价指标进行优化，当给予足够的搜索次数时，其结果相比stacking ensemble通常更加有竞争力...rm optuna.db # 六， optuna搜索融合权重 import optuna optuna.logging.set_verbosity(optuna.logging.WARNING)...print("\n\nbest_value = "+str(best_value)) print("best_params:") print(best_params) # 七， optuna权重融合效果...optuna_ensemble_score:', test_score(best_params)) optuna_ensemble_score: 0.9320248463114754 nice，optuna多模型融合方案在测试集
Without Seeing Fog: Deep Multimodal Sensor Fusion in Unseen Adverse Weather 原文作者：Mario Bijelic 内容提要 多模态传感器流...(如摄像机、激光雷达和雷达测量)的融合在自动驾驶汽车的目标检测中发挥着关键作用，自动驾驶汽车的决策基于这些输入。...这些罕见的边缘场景不在可用的数据集中表示，现有的融合架构也不是为处理它们而设计的。为了解决这一挑战，我们提出了一种新型的多模式数据集，该数据集采集于北欧10000多公里的驾驶里程中。...尽管该数据集是第一个恶劣天气条件下的大型多模式数据集，具有10万标签，用于激光雷达、相机、雷达和门控近红外传感器，但由于极端天气非常罕见，它不利于训练。...为此，我们提出了一种深度融合网络，用于鲁棒融合，无需大量标注训练数据，覆盖所有非对称失真。与提议级融合不同，我们提出了一个单次模型，该模型在测量熵的驱动下自适应融合特征。
作者丨蒋天园，来源丨计算机视觉工坊，编辑丨极市平台 导读 本文是一篇关于3D目标检测中多模态融合方法的综述，总结了多模态融合的难点和现有研究中的一些方法。...在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中，目前大都是将lidar和image信息做融合。...1.2 点云和imgae融合的纽带 既然做多模态特征融合，那么图像信息和点云信息之间必然需要联系才能做对应的融合。...为了方便分析，在该种融合策略下，笔者按照对lidar-3D-detection的分类方法分为point-based的多模态特征融合和voxel-based的多模态特征融合。...，对于GCN的结构则是点数不改变），所以在做特征融合时，可以直接利用前面提到的转化矩阵的索引在绝对坐标系上做特征融合，所以目前基本也都是基于point的方法比较好融合，研究工作也多一些。
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